Potensi Besar Jalur Data AI dan Kebangkitan Web3 DataFi
Di era di mana dunia berlomba-lomba membangun model dasar terbaik, kemampuan komputasi dan arsitektur model memang penting, tetapi benar-benar menjadi keunggulan kompetitif terletak pada data pelatihan. Artikel ini akan membahas potensi jalur data AI, serta bagaimana Web3 DataFi dapat menjadi kekuatan baru yang muncul di bidang ini.
Pentingnya Data AI
Dengan perkembangan pesat model bahasa besar, fokus perhatian industri secara bertahap beralih dari arsitektur model ke daya komputasi, dan kini kembali beralih ke data. Data menjadi faktor kunci bagi perusahaan AI untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.
Pelatihan model AI dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyesuaian. Tahap pra-pelatihan memerlukan sejumlah besar teks, kode, dan informasi lain yang diambil dari internet, sementara tahap penyesuaian memerlukan dataset profesional yang dirancang dan diseleksi dengan cermat. Kedua jenis data ini membentuk inti jalur Data AI.
Data pelatihan berkualitas tinggi sangat penting untuk meningkatkan kemampuan model, seperti kitab seni bela diri bagi seorang ahli bela diri. Seiring berjalannya waktu, aset data juga akan memiliki kemampuan bunga majemuk, semakin tinggi nilainya.
Keunggulan DataFi Web3
Dibandingkan dengan perusahaan data terpusat tradisional, Web3 DataFi memiliki keuntungan berikut:
Kontrak pintar menjamin kedaulatan data, keamanan, dan privasi
Arsitektur terdistribusi menarik tenaga kerja terbaik di seluruh dunia
Blockchain menyediakan mekanisme insentif dan penyelesaian yang jelas
Memfasilitasi pembangunan pasar data yang efisien dan terbuka
Bagi pengguna biasa, DataFi adalah salah satu cara dengan hambatan terendah untuk berpartisipasi dalam proyek AI terdesentralisasi. Pengguna dapat terlibat dengan menyediakan data, mengevaluasi model, dan tugas sederhana lainnya untuk mendapatkan imbalan yang sesuai.
Gambaran Proyek Potensial
Beberapa proyek Web3 DataFi telah mendapatkan pendanaan yang signifikan, termasuk:
Sahara AI: Infrastruktur AI terdesentralisasi dan pasar perdagangan
Yupp：Platform umpan balik model AI
Vana: Platform monetisasi data pribadi
Chainbase: Layanan pengolahan data on-chain
Sapien: Pengetahuan manusia diubah menjadi data pelatihan AI
Prisma X: Lapisan Koordinasi Terbuka Robot
Masa：Proyek subnet ekosistem Bittensor
Irys: penyimpanan data dan komputasi yang dapat diprogram
ORO：Platform kontribusi AI untuk orang biasa
Gata: lapisan data terdesentralisasi
Tantangan dan Prospek Pengembangan
Tantangan utama yang dihadapi proyek DataFi saat ini meliputi:
Bagaimana cara membangun keterikatan pengguna dan keunggulan platform
Menjamin kualitas data, menghindari buruknya mata uang mengusir yang baik
Meningkatkan transparansi proyek, benar-benar mencerminkan semangat Web3
Menyeimbangkan partisipasi pengguna toC dan kebutuhan klien toB
DataFi mewakili hubungan simbiotik jangka panjang antara kecerdasan manusia dan kecerdasan mesin. Bagi mereka yang penasaran dengan era AI dan memiliki cita-cita blockchain, berpartisipasi dalam DataFi bisa menjadi pilihan yang tepat.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Kebangkitan Web3 DataFi Menciptakan Jalur Baru Data AI
Potensi Besar Jalur Data AI dan Kebangkitan Web3 DataFi
Di era di mana dunia berlomba-lomba membangun model dasar terbaik, kemampuan komputasi dan arsitektur model memang penting, tetapi benar-benar menjadi keunggulan kompetitif terletak pada data pelatihan. Artikel ini akan membahas potensi jalur data AI, serta bagaimana Web3 DataFi dapat menjadi kekuatan baru yang muncul di bidang ini.
Pentingnya Data AI
Dengan perkembangan pesat model bahasa besar, fokus perhatian industri secara bertahap beralih dari arsitektur model ke daya komputasi, dan kini kembali beralih ke data. Data menjadi faktor kunci bagi perusahaan AI untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.
Pelatihan model AI dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyesuaian. Tahap pra-pelatihan memerlukan sejumlah besar teks, kode, dan informasi lain yang diambil dari internet, sementara tahap penyesuaian memerlukan dataset profesional yang dirancang dan diseleksi dengan cermat. Kedua jenis data ini membentuk inti jalur Data AI.
Data pelatihan berkualitas tinggi sangat penting untuk meningkatkan kemampuan model, seperti kitab seni bela diri bagi seorang ahli bela diri. Seiring berjalannya waktu, aset data juga akan memiliki kemampuan bunga majemuk, semakin tinggi nilainya.
Keunggulan DataFi Web3
Dibandingkan dengan perusahaan data terpusat tradisional, Web3 DataFi memiliki keuntungan berikut:
Bagi pengguna biasa, DataFi adalah salah satu cara dengan hambatan terendah untuk berpartisipasi dalam proyek AI terdesentralisasi. Pengguna dapat terlibat dengan menyediakan data, mengevaluasi model, dan tugas sederhana lainnya untuk mendapatkan imbalan yang sesuai.
Gambaran Proyek Potensial
Beberapa proyek Web3 DataFi telah mendapatkan pendanaan yang signifikan, termasuk:
Tantangan dan Prospek Pengembangan
Tantangan utama yang dihadapi proyek DataFi saat ini meliputi:
DataFi mewakili hubungan simbiotik jangka panjang antara kecerdasan manusia dan kecerdasan mesin. Bagi mereka yang penasaran dengan era AI dan memiliki cita-cita blockchain, berpartisipasi dalam DataFi bisa menjadi pilihan yang tepat.